BioMCP

BioMCP: 生物医学モデルコンテキストプロトコル

BioMCPは、AIアシスタントやエージェントに専門的な生物医学知識を提供するオープンソース（MITライセンス）ツールキットです。モデルコンテキストプロトコル（MCP）に基づいて構築されており、AIシステムを信頼できる生物医学データソースに接続することで、臨床試験、科学文献、ゲノム変異に関する質問に正確かつ詳細に回答することを可能にします。

なぜ BioMCP なのか?

大規模言語モデルは幅広い一般知識を有しているものの、専門的なドメイン固有の情報や最新のリソースへのアクセスが不足していることがよくあります。BioMCPは、以下の方法でバイオメディシンにおけるこのギャップを埋めます。

• 臨床試験、生物医学文献、ゲノム変異への構造化されたアクセスを提供する
• 特定の構文を知らなくても、専門データベースへの自然言語クエリを可能にする
• 一貫したインターフェースを通じてバイオメディカル研究ワークフローをサポート
• AIアシスタントおよびエージェント用のMCPサーバーとして機能する

生物医学データソース

BioMCP は、次の 3 つの主要な生物医学データ ソースと統合されます。

• PubTator3/PubMed - エンティティ注釈付きの生物医学文献
• ClinicalTrials.gov - 臨床試験登録および結果データベース
• MyVariant.info - 複数のデータベースからの統合された遺伝子変異アノテーション

利用可能なMCPツール

PubMedとPubTator3

• article_searcher : 遺伝子、疾患、変異、キーワードで記事を検索します
• article_details : 抄録や全文を含む詳細な記事情報を取得します

臨床試験.gov

• trial_searcher : 条件、介入、フェーズなどでフィルタリングする高度な試験検索。
• trial_protocol : 詳細な試験プロトコル情報
• trial_locations場所の場所と連絡先情報
• trial_outcomes : 結果と成果指標
• trial_references ：関連出版物

マイバリアントインフォ

• variant_searcher : 洗練されたフィルタリングによる遺伝子変異の検索
• variant_details : 複数のソース (CIViC、ClinVar、COSMIC、dbSNP など) からの包括的なアノテーション

クイックスタート

Claudeデスクトップユーザー向け

1. uvがインストールされていない場合はインストールします(推奨):
   # MacOS brew install uv # Windows/Linux pip install uv
2. Claude デスクトップを構成する:
   • Claudeデスクトップの設定を開く
   • 開発者セクションに移動
   • 「設定の編集」をクリックし、GXP2を追加します。
   • Claude Desktop を再起動して、バイオメディカルのトピックについてチャットを始めましょう。

Python パッケージのインストール

コマンドラインインターフェース

BioMCP は、データベースとの直接的な対話のための包括的な CLI を提供します。

テストと検証

MCP Inspector を使用して BioMCP の設定をテストします。

これにより、利用可能なすべてのツールを調べてテストできる Web インターフェイスが開きます。

エンタープライズ版: OncoMCP

OncoMCP は、GenomOncology のエンタープライズグレードの高精度腫瘍学プラットフォーム (POP) を活用して BioMCP を拡張し、以下を提供します。

• HIPAA準拠の導入：安全なオンプレミスオプション
• リアルタイムトライアルマッチング：最新のステータスとアームレベルのマッチング
• ヘルスケア統合：シームレスなEHRとデータウェアハウスの接続
• 厳選された知識ベース：15,000件以上の試験とFDA承認
• 高度な患者マッチング：統合された臨床プロファイルと分子プロファイルの使用
• 高度なNLP ：非構造化テキストからの構造化抽出
• 包括的なバイオマーカー処理：変異とルール処理

詳細はこちら： GenomOncology

MCPレジストリ

ドキュメント

包括的なドキュメントについては、 https://biomcp.orgをご覧ください。

BioMCP サンプルリポジトリ

BioMCP の動作を実際にご覧になりたいですか?

コンパニオンリポジトリをチェックしてください: 👉 biomcp-examples

実際のプロンプト、AIが生成した調査概要、そして様々なモデル間の評価実行が含まれています。機能の探索、出力の比較、あるいはご自身の設定のベンチマークなどにご活用ください。

ご自身のクールな例をお持ちですか？**ぜひご協力ください！**リポジトリをフォークして、実験内容をPRとして送信してください。

ライセンス

このプロジェクトは MIT ライセンスに基づいてライセンスされています。